Regresión bayesiana robusta con valores atípicos usando la distribución t-Student comparada con la Normal: Simulación Monte Carlo
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Date
2019
Authors
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Publisher
Universidad Nacional de Trujillo
Abstract
La tradicional estimación por el modelo clásico en presencia de valores atípicos puede ser ineficaz, lo que conlleva a una mala inferencia y una toma de malas decisiones. La distribución t-Student es una buena alternativas en estos casos, por ello, el objetivo del presente trabajo fue el de evaluar la robustez del modelo de regresión bayesiano con valores atípicos usando la distribución t-Student comparad con la normal en una simulación Monte Carlo. Se empezó por la simulación de una ecuación predeterminada para proseguir a estimar los parámetros por ambos modelos de regresión bayesiano y terminar obteniendo indicadores como propiedades frecuentistas y criterio de información. Se concluyó que el modelo de regresión lineal bayesiano simple con errores t-Student es robusto en presencia de valores atípicos que en comparación asumiendo normalidad en los errores
Description
The traditional estimation by the classical model in the presence of outliers can be_x000D_
ine cient, which leads to bad inference and poor decision making. The t-Student_x000D_
distribution is a good alternative in these cases, therefore, the objective of the_x000D_
present work was to evaluate the robustness of the Bayesian regression model_x000D_
with atypical values using the t-Student distribution compared to the normal in_x000D_
a Monte Carlo simulation. . We began by simulating a predetermined equation_x000D_
to continue estimating the parameters for both Bayesian regression models and_x000D_
nally obtaining indicators such as frequentist properties and information criteria._x000D_
It was concluded that the simple Bayesian linear regression model with t-Student_x000D_
errors is robust in the presence of atypical values that in comparison assuming_x000D_
normality in the errors
Keywords
Valores atípicos, Regresión lineal bayesiana, Simulación Monte Carlo, Distribución Slash